如图4所示，ADAS系统有三个部分构成，分别是感知层、认知与判断层、执行层。感知层硬件包括雷达、摄像头等传感器，用于探测汽车周围的环境信息，为其他两个功能模块提供信息支持。认知与判断层涉及算法、应用软件与芯片。摄像头、雷达等ADAS传感器测量到的数据，还要与发动机、底盘、车身上的其他各类传感器测量到的数据配合。不同处理器处理的信息通过总线通信，最后给执行层发出指令。执行层则对应电子刹车、电子助力转向、电子车身稳定系统等。

    如图5所示，ADAS的传感器主要有超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达、摄像头4类。不同传感器的原理和功能各不相同，能在不同的场景中发挥各自的优势，因此目前难以相互替代。

1．超声波雷达

    超声波雷达（图6）是泊车系统中最常用的传感器。超声波雷达是通过超声波发射装置向外发出超声波，到通过接收器接收到发送过来超声波时的时间差来测算距离。目前，常用探头的工作频率有40kHz、48kHz和58kHz三种。一般来说，频率越高，灵敏度越高，但水平与垂直方向的探测角度就越小，故一般采用40kHz的探头。超声波雷达防水、防尘，即使有少量的泥沙遮挡也不影响。图7、图8所示为倒车雷达原理及工作示意图，其探测范围在0.1-3米之间，而且精度较高，因此非常适合应用于泊车。

 

 

    如图9所示，通常一套汽车倒车雷达需要安装4个超声波传感器，而自动泊车系统是在倒车雷达系统的基础上再增加4个超声波驻车辅助（Ultrasonic Parking Assistant）超声波传感器和4个自动泊车辅助（Automatic Parking Assistant）超声波传感器。

2．毫米波雷达

    如图10所示，毫米波雷达发射毫米波段的电磁波，利用障碍物反射波的时间差确定障碍物距离，利用反射波的频率偏移确定相对速度。毫米波雷达穿透雾、烟、灰尘的能力强，具有全天候（大雨天除外）全天时的优点。其缺点是无法识别物体颜色；视场角较小，需要多个雷达组合使用；行人的反射波较弱，难以识别。目前市场上主流的车载毫米波雷达频段为24GHz（用于短中距离雷达，15-30m）和77GHz（用于长距离雷达，100-200m）。但是77GHz在性能和体积上都更具优势，77GHz的距离分辨率更高，体积比24GHz产品小了三分之一。

    毫米波雷达主要由天线、射频MMIC、基带信号处理三部分组成。现在的毫米波雷达（图11、图12）采用“微带贴片天线”使得天线体积更小、重量更轻。雷达射频前端单片微波集成电路（MMIC）用于产生和接收射频信号。数字处理包括阵列天线的波束形成算法、信号检测、测量算法、分类和跟踪算法等。

 

3．激光雷达

    如图13所示，车载激光雷达又称车载三维激光扫描仪，通过发射和接受返回的激光束，分析激光遇到目标后的折返时间，计算出目标与车的距离（图14）。通过这种方法，搜集目标表面大量的密集点的三维坐标、反射率等信息，能快速复建出目标的三维模型（图15）及各种图件数据，建立三维点云图，绘制出环境地图，以达到环境感知的目的。目前市场上比较常见的有8线、16线和32线激光雷达，还有少量64线产品。激光雷达线束越多，测量精度越高，安全性也越高，但是成本也越高。

 

    和超身波雷达和毫米波雷达相比，激光雷达具有极高的距离分辨率、角分辨率和速度分辨率，且探测精度高、探测范围广；抗干扰能力强；能实时获取的信息量比较丰富，可直接获取目标的距离、角度、反射强度、速度等信息，从而生成目标多维度图像。但是激光雷达却很容易受天气的影响，比如在雨雪、大雾等天气条件下，其探测性能就会变的较差。